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lncRNA高級分析
基于差異lncRNA,差異gene數據,計算每個lncRNA與gene的pearson相關系數,篩選相關系數0.8以上且p值小于等于0.05的關系對,對這部分gene進行GO,KEGG分析,預測對應lncRNA的功能及可能參與的通路。在共表達的基礎上,基于結合自由能,利用FEELnc軟件預測lncRNA-gene直接調控關系與共表達結果取交集過濾,結合位置信息進行lncRNA cis功能預測。進一步利用共表達數據,根據RIsearch-2.0軟件預測候選共表達lncRNA和gene的直接調控關系,用clusterprofile軟件進行lncRNA轉錄因子關聯分析。
用途
分析預測lncRNA的功能,作為下一步挑選的參考依據
前置分析條件
客戶數據同時包含lncRNA數據以及mRNA數據。樣本數量不少于6個
限定物種:人,小鼠,大鼠
分析結果
差異lncRNA和差異gene的共表達關系對以及差異lncRNA和gene的circos圖
lncRNA的功能預測(GO,KEGG)
lncRNA周邊gene的cis調控作圖
lncRNA 靶基因預測分析
lncRNA 轉錄因子關聯分析
Demo示例
1.lncRNA與mRNA共表達分析

1

Demo結果解讀
·  利用皮爾森相關性檢驗(pearson)根據差異lncRNA與差異gene表達量數據,
計算兩者表達相關性,挑選相關系數不低于0.8,且p值小于等于0.05的關系對。
·  同時用Circos圖對差異lncRNA和差異gene的分布作直觀展示。
·  最 外圈為該物種的常染色體分布示意圖;第 1圈和第2圈為差異表達gene在染色體上分布,
紅色線條表示上調,綠色線條表示下調,柱子越高,表示該區間差異基因數目越多;
·  第4圈和第5圈為差異表達lncRNA在染色體上的分布,表現形式同gene;
內部連線表示Top500共表達lncRNA和gene的對應關系
2.lncRNA功能預測

2

Demo結果解讀
對于每一個lncRNA共表達差異gene GO富集結果,分別篩選三種分類
(Molecular Function、Cellular Component、Biological Process)對應p值較小前10條條目,
繪制條形圖,Y軸為條目名稱,X軸為-log10Pvalue

3

Demo結果解讀
對于每一個lncRNA共表達差異gene GO富集結果,分別篩選不同KEGG一級分類(Cellular Processes, Environmental Information Processing, Genetic Information Processing , Human Diseases, Metabolism, Organismal Systems)對應p值較小的前10條條目,繪制氣泡圖,氣泡越大則包含的差異基因數目越多,顏色由灰-紅變化,富集pvalue值逐漸變小,表示顯著程度逐漸增大。
3.lncRNA與其臨近編碼基因的cis分析

4

Demo結果解讀
使用FEELnc軟件搜索差異表達lncRNA其上下游100k范圍內的所有編碼基因,并與該lncRNA有顯著共表達(皮爾森相關性計算)的差異基因取交集,這些在基因組上臨近且表達模式上存在共表達的基因很可能被該lncRNA所調控。
篩選p值較小的top20關系對,繪制lncRNA與mRNA的順勢調控示意圖,*代表p值顯著性的等級,***為顯著p(0,0.001)、**為次優顯著p(0.001,0.01),*為顯著p(0.01,0.05);Y軸左右分別為mRNA與lncRNA;X軸為mRNA與lncRNA的距離,負值表示上游,正值表示下游;相同lncRNA表示為同一顏色條形圖。
4.lncRNA trans靶基因分析

5

Demo結果解讀
基于差異共表達結果結合自由能,利用RNA互作軟件RIsearch-2.0預測候選共表達lncRNA和gene在核酸水平上的結合情況,按照兩條核酸分子直接互作的堿基數不少于10個,且堿基不大于-100為篩選條件,篩選出的互作lncRNA和gene可能存在直接調控,p值從小到大排序,取top500關系對,繪制lncRNA-gene靶標互作網絡圖。紅色節點表示lncRNA,綠色節點表示gene,節點大小代表關系對數量多少。
5.lncRNA 轉錄因子關聯分析

6

Demo結果解讀
基于差異共表達結果,對于每一個差異表達的lncRNA,計算獲得與之共表達的編碼基因,用clusterprofile軟件計算每個TF條目中差異gene富集的顯著性。計算的結果會返回一個富集顯著性的p值,小的p值表示差異gene在該TF條目中出現了富集,對每一個lncRNA富集結果,挑選富集程度較高的前20條目繪制氣泡圖,X軸Enrichment Score為富集分值,氣泡大小代表差異基因的數量,越大代表基因數量越多,氣泡顏色按紫-藍-綠-紅變化,其富集pvalue值越小,顯著程度越大。
案例展示
案例一  先天性肛門直腸畸形中長鏈非編碼RNA的研究
研究背景
先天性肛門直腸畸形(ARMs)是較常見的新生兒消化道畸形,其種類繁多,病理復雜,不僅肛門直腸本身發育缺陷,肛門周圍肌肉、恥骨直腸肌、肛門外括約肌和內括約肌均有不同程度的改變,在新生兒中的發病率為1:1500~5000,占消化道畸形的首位。該畸形一般為會引起神經系統變化和其他器官畸形等多發型畸形或者是嚴重危及病兒生命的畸形。目前該畸形的分子機制還不是很清楚,一般認為遺傳和環境因素都有可能是發病因素。本著早發現早治療的原則,目前沒有更好的預防和診斷方法。所以,預防和治療ARMs的關鍵問題是闡明基因調控和胚胎畸形的機制。
研究結果與內容
作者選擇ETU(ethylenethiourea)喂食妊娠期小鼠獲得其體內致病胎兒的末端腸組織作為實驗材料。經過芯片檢測ARM與對照組的lncRNA和mRNA的表達情況。常規分析獲得ARMs versus control差異lncRNA和差異mRNA的結果,以及差異mRNA的功能富集結果。后續的lncRNA高級分析,獲得lncRNA與mRNA共表達的網絡圖,以及lncRNA所在染色體位置上下游300kb范圍內的mRNA的結果統計分析,即cis分析。而lncRNA與其所在染色體位置300kb以外的mRNA之間的調控作用可能通過轉錄因子,所以經過trans分析獲得lncRNA、TF、mRNA三者之間的關系對。

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                cis分析結果                                                                  trans分析網絡圖
參考文獻
Hui Xiao, Rui Huang, Long Chen, et al. Integrating lncRNAs and mRNAs expression profiles in terminal hindgut of fetal rats with anorectal malformations. Pediatric Surgery International .2018,34:971–982. (IF1.476)


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